深度學習的優(yōu)缺點優(yōu)點1：學習能力強從結果來看，深度學習的表現(xiàn)非常好，他的學習能力非常強。優(yōu)點2：覆蓋范圍廣，適應性好深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數(shù)，所以能解決很復雜的問題。優(yōu)點3：數(shù)據(jù)驅動，上限高深度學習高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，他的表現(xiàn)就越好。在圖像識別、面部識別、NLP等部分任務甚至已經(jīng)超過了人類的表現(xiàn)。同時還可以通過調參進一步提高他的上限。優(yōu)點4：可移植性好由于深度學習的優(yōu)異表現(xiàn)，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。這些框架可以兼容很多平臺。缺點1：計算量大，便攜性差深度學習需要大量的數(shù)據(jù)很大量的算力，所以成本很高。并且現(xiàn)在很多應用還不適合在移動設備上使用。目前已經(jīng)有很多公司和團隊在研發(fā)針對便攜設備的芯片。這個問題未來會得到解決。缺點2：硬件需求高深度學習對算力要求很高，普通的CPU已經(jīng)無法滿足深度學習的要求。主流的算力都是使用GPU和TPU，所以對于硬件的要求很高，成本也很高。缺點3：模型設計復雜深度學習的模型設計非常復雜，需要投入大量的人力物力和時間來開發(fā)新的算法和模型。大部分人只能使用現(xiàn)成的模型。缺點4：沒有”人性”，容易存在偏見由于深度學習依賴數(shù)據(jù)。 人工智能應用培訓-成都深度智谷。天津深度學習培訓學習心得體會

    值得注意的是，在以上兩個例子中，我們都不需要收集真實世界中的數(shù)據(jù)，也不需要系統(tǒng)地提取這些數(shù)據(jù)的特征。只要有充足的時間，我們的常識與編程技巧已經(jīng)足夠讓我們完成任務。與此同時，我們很容易就能找到一些連世界上比較好的程序員也無法*用編程技巧解決的簡單問題。例如，假設我們想要編寫一個判定一張圖像中有沒有貓的程序。這件事聽起來好像很簡單，對不對？程序只需要對每張輸入圖像輸出“真”（表示有貓）或者“假”（表示無貓）即可。但令人驚訝的是，即使是世界上相當***的計算機科學家和程序員也不懂如何編寫這樣的程序。我們該從哪里入手呢？我們先進一步簡化這個問題：若假設所有圖像的高和寬都是同樣的400像素大小，一個像素由紅綠藍三個值構成，那么一張圖像就由近50萬個數(shù)值表示。那么哪些數(shù)值隱藏著我們需要的信息呢？是所有數(shù)值的平均數(shù)，還是四個角的數(shù)值，抑或是圖像中的某一個特別的點？事實上，要想解讀圖像中的內容，需要尋找**在結合成千上萬的數(shù)值時才會出現(xiàn)的特征，如邊緣、質地、形狀、眼睛、鼻子等，**終才能判斷圖像中是否有貓。 遼寧高中數(shù)學有關深度學習培訓體會性價比高的人工智能培訓機構就選深度人工智能學院。

    除端到端的訓練以外，我們也正在經(jīng)歷從含參數(shù)統(tǒng)計模型轉向完全無參數(shù)的模型。當數(shù)據(jù)非常稀缺時，我們需要通過簡化對現(xiàn)實的假設來得到實用的模型。當數(shù)據(jù)充足時，我們就可以用能更好地擬合現(xiàn)實的無參數(shù)模型來替代這些含參數(shù)模型。這也使我們可以得到更精確的模型，盡管需要**一些可解釋性。相對其它經(jīng)典的機器學習方法而言，深度學習的不同在于：對非比較好解的包容、對非凸非線性優(yōu)化的使用，以及勇于嘗試沒有被證明過的方法。這種在處理統(tǒng)計問題上的新經(jīng)驗主義吸引了大量人才的涌入，使得大量實際問題有了更好的解決方案。盡管大部分情況下需要為深度學習修改甚至重新發(fā)明已經(jīng)存在數(shù)十年的工具，但是這***是一件非常有意義并令人興奮的事。***，深度學習社區(qū)長期以來以在學術界和企業(yè)之間分享工具而自豪，并開源了許多***的軟件庫、統(tǒng)計模型和預訓練網(wǎng)絡。正是本著開放開源的精神，本書的內容和基于它的教學視頻可以自由下載和隨意分享。我們致力于為所有人降低學習深度學習的門檻，并希望大家從中獲益。

    為了克服兩種方法的缺點，現(xiàn)在一般采用的是一種折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，這種方法把數(shù)據(jù)分為若干個批，按批來更新參數(shù)，這樣，一個批中的一組數(shù)據(jù)共同決定了本次梯度的方向，下降起來就不容易跑偏，減少了隨機性。另一方面因為批的樣本數(shù)與整個數(shù)據(jù)集相比小了很多，計算量也不是很大?；旧犀F(xiàn)在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度學習框架的函數(shù)中經(jīng)常會出現(xiàn)batch_size，就是指這個。關于如何將訓練樣本轉換從batch_size的格式可以參考訓練樣本的batch_size數(shù)據(jù)的準備。iterationsiterations（迭代）：每一次迭代都是一次權重更新，每一次權重更新需要batch_size個數(shù)據(jù)進行Forward運算得到損失函數(shù)，再BP算法更新參數(shù)。1個iteration等于使用batchsize個樣本訓練一次。epochsepochs被定義為向前和向后傳播中所有批次的單次訓練迭代。這意味著1個周期是整個輸入數(shù)據(jù)的單次向前和向后傳遞。簡單說，epochs指的就是訓練過程中數(shù)據(jù)將被“輪”多少次，就這樣。舉個例子訓練集有1000個樣本，batchsize=10，那么：訓練完整個樣本集需要：100次iteration，1次epoch。 人工智能課程內容-成都深度智谷。

    典型的深度學習模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutionalneuralnetwork)、DBN和堆棧自編碼網(wǎng)絡(stackedauto-encodernetwork)模型等，下面對這些模型進行描述。[5]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型在無監(jiān)督預訓練出現(xiàn)之前，訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡通常非常困難，而其中一個特例是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡受視覺系統(tǒng)的結構啟發(fā)而產生。***個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡計算模型是在Fukushima(D的神經(jīng)認知機中提出的，基于神經(jīng)元之間的局部連接和分層組織圖像轉換，將有相同參數(shù)的神經(jīng)元應用于前一層神經(jīng)網(wǎng)絡的不同位置，得到一種平移不變神經(jīng)網(wǎng)絡結構形式。后來，LeCun等人在該思想的基礎上，用誤差梯度設計并訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，在一些模式識別任務上得到優(yōu)越的性能。至今，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模式識別系統(tǒng)是比較好的實現(xiàn)系統(tǒng)之一，尤其在手寫體字符識別任務上表現(xiàn)出非凡的性能。 深度人工智能學院以“傳播人工智能教育，培養(yǎng)人工智能人才”為己任，為中國科技發(fā)展加油！四川教師深度學習培訓心得體會

深度學習全連接神經(jīng)網(wǎng)絡-成都深度智谷。天津深度學習培訓學習心得體會

銷售資質審批取消后，教育行業(yè)“百花齊放”，如何選擇一家靠譜的機構成為眾多家庭的現(xiàn)實需求。日前，由廣東省服務協(xié)會主辦的“2019廣東省留學服務協(xié)會教育資源博覽會”在廣州舉行，行業(yè)人士呼吁廣大消費者提高防范意識，警惕“特色服務”噱頭，選擇合法合規(guī)和專業(yè)的服務機構。作為行業(yè)平臺，有限責任公司一直站在公正客觀的角度，對行業(yè)內的相關不良事件進行采訪與報道，多次邀請專業(yè)人士解讀相關政策，提醒維權注意事項；并持續(xù)關注行業(yè)內重要事件，為營造良好的教育環(huán)境盡一份綿薄之力。面對教育政策新形勢的挑戰(zhàn)，主營產品或服務教育產業(yè)按照創(chuàng)新提升、規(guī)范管理的總體要求，著眼規(guī)范，探索創(chuàng)新，不斷加快產業(yè)確定轉換，教材教輔主營業(yè)務穩(wěn)步提升，教育多元產業(yè)和融合發(fā)展初顯成效，正在加快由教育產品提供商向教育綜合服務商轉變的步伐。很多家長都希望送孩子成長，因為這種服務型有較大的優(yōu)勢選擇，比如增強職業(yè)綜合競爭力，除此以外獲得更好的教育、拓展更高的視野也是大家所關注的原因。當然費用也是一筆不小的開支，一般學生每人的花費在20萬-50萬之間，高中和本科的費用偏高，各家庭必須根據(jù)自己的實際情況，選擇適合自己學校。天津深度學習培訓學習心得體會

成都深度智谷科技有限公司一直專注于人工智能基礎軟件開發(fā)；人工智能教育服務；云計算裝備技術服務；人工智能通用應用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢；技術服務、技術開發(fā)、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣；人工智能行業(yè)應用系統(tǒng)集成服務；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務。，是一家教育培訓的企業(yè)，擁有自己獨立的技術體系。一批專業(yè)的技術團隊，是實現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標的基礎，是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的動力。公司業(yè)務范圍主要包括：人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓等。公司奉行顧客至上、質量為本的經(jīng)營宗旨，深受客戶好評。一直以來公司堅持以客戶為中心、人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓市場為導向，重信譽，保質量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。